本书是研究人工智能大模型标准的重要研究成果，全书共7章，内容包括绪论、国外通用人工智能大模型发展现状、国内通用人工智能大模型发展现状、新型架构发展及AI Agent趋势、教育通用人工智能大模型标准用例、教育通用人工智能大模型标准体系、教育通用人工智能大模型标准体系的建设方案。本书详细介绍了国内外各13个通用人工智能大模型，系统分析了新型架构发展及AI Agent趋势，提供了丰富的标准用例，构建了教育通用人工智能大模型标准体系（包括总体框架、信息模型、数据规范、测评规范、教学应用要求、接口规范、监管规范、运行维护规范、安全伦理隐私规范等系列标准），从体系预研、体系规划、标准制定、试用验证、培训贯标、应用推广六个阶段推进教育通用人工智能大模型标准体系的建设。
本书可作为高等院校计算机、人工智能、教育技术及相关专业的本科生及研究生参考材料，也可供对人工智能大模型及其标准感兴趣的研究人员和工程技术人员阅读参考。
本书依照需求调研-功能分析-组织架构的思路，开展教育通用人工智能大模型标准体系研究。此外，报告还详细介绍了OpenAI ChatGPT、Google Bard、Anthropic Claude等国外7个通用人工智能大模型，以及阿里云公司通义大模型、北京世纪好未来教育科技有限公司MathGPT大模型、复旦大学MOSS大模型等国内11个通用人工智能大模型。
近年来，人工智能技术的快速发展已经深刻改变了我们的生活和工作方式。数字化时代，教育也成为人工智能的重要领域之一。教育通用人工智能大模型标准体系研究报告的发布，标志着我们在教育领域迈出了重要的一步。该报告是对教育与人工智能融合发展的一次深入探索，为我们了解和应用人工智能技术于教育中提供了指导。从技术角度出发，报告提供了全面而系统的框架，帮助我们更好地理解和利用教育通用人工智能大模型。
教育通用人工智能大模型作为一种创新的技术手段，具有广阔的应用前景。它可以为教育工作者提供智能化的辅助工具，促进学习者的个性化学习和发展。通过深度学习和自然语言处理等技术的应用，大模型可以根据学习者的需求和特点，提供个性化的教学资源和反馈，从而优化教学效果。然而，教育通用人工智能大模型的发展也面临着一些挑战和问题。例如，数据隐私和安全问题、模型的公平性和透明度等。该研究报告不仅提供了对这些挑战的深入剖析，还为我们提供了一系列解决方案和建议，以确保人工智能在教育领域能健康发展。
通过梳理国内外教育通用人工智能大模型研究现状与相关标准，该报告依照需求分析功能设计组织架构业务场景的思路，开展教育通用人工智能大模型标准体系研究；报告详细介绍了国外和国内典型通用人工智能大模型；并基于此，提出构建教育通用人工智能大模型标准体系，从体系预研、体系规划、标准制定、试用验证、培训贯标、应用推广六个阶段建设教育通用人工智能大模型标准体系和研制该系列标准，旨在构建可信、安全、高效、好用的教育通用人工智能大模型，建立一个以人为本的人工智能，更好赋能、赋智教育，完善数字教育标准体系，推进教育数字化，促进教育创新变革和高质量发展。
教育通用人工智能大模型标准体系研究报告的发布将为教育数字化和教育通用人工智能的深入发展打下坚实的基石。通过跨界合作和专业研究，教育通用人工智能大模型将进一步赋能、赋智教育领域，为教师和学生带来更具个性化、高效和智能化的学习体验。
未来，教育数字化将成为教育的新常态，而教育通用人工智能大模型将成为教育创新的重要驱动力之一。期待更多的学校、研究机构和企业加入标准研究工作，共同推动教育通用人工智能大模型标准化和落地应用。相信在数字化和人工智能发展的双重推动下，教育数字化转型将迎来更广阔的发展空间！
2024年12月
1绪论1
1.1研究背景 1
1.1.1国外教育通用人工智能大模型研究现状2
1.1.2国内教育通用人工智能大模型研究现状6
1.1.3教育通用人工智能大模型的机遇与挑战11
1.2研究目标及意义13
1.3研究过程14
1.3.1梳理分析国内外相关标准14
1.3.2调研分析国内应用需求16
1.3.3分析大模型教育应用的功能要求16
1.3.4确立标准专题组组织架构16
2国外通用人工智能大模型发展现状17
2.1OpenAI ChatGPT17
2.1.1大模型简介17
2.1.2技术框架与参数17
2.1.3产品与服务功能19
2.1.4大模型特色20
2.1.5教育场景与案例20
2.2Google Gemini21
2.2.1大模型简介21
2.2.2技术框架与参数22
2.2.3产品与服务功能23
2.2.4大模型特色24
2.2.5教育场景与案例24
2.3Anthropic Claude26
2.3.1大模型简介26
2.3.2技术框架与参数26
2.3.3产品与服务功能26
2.3.4大模型特色26
2.3.5教育场景与案例27
2.4Meta AI LLaMA27
2.4.1大模型简介27
2.4.2技术框架与参数28
2.4.3产品与服务功能29
2.4.4大模型特色29
2.4.5教育场景与案例29
2.5英伟达MegatronTuring29
2.5.1大模型简介29
2.5.2技术框架与参数29
2.5.3产品与服务功能30
2.5.4大模型特色30
2.5.5教育场景与案例30
2.6Stanford Alpaca30
2.6.1大模型简介30
2.6.2技术框架与参数30
2.6.3产品与服务功能31
2.6.4大模型特色31
2.6.5教育场景与案例31
2.7BigScience BLOOM31
2.7.1大模型简介31
2.7.2技术框架与参数31
2.7.3产品与服务功能32
2.7.4大模型特色32
2.7.5教育场景与案例32
2.8Eleuther AI GPTNeo(X)32
2.8.1大模型简介32
2.8.2技术框架与参数33
2.8.3产品与服务功能33
2.8.4大模型特色33
2.8.5教育场景与案例33
2.9Aleph Alpha Luminous33
2.9.1大模型简介33
2.9.2技术框架与参数34
2.9.3产品与服务功能34
2.9.4大模型特色34
2.9.5教育场景与案例34
2.10DeepMind Sparrow34
2.10.1大模型简介34
2.10.2技术框架与参数35
2.10.3产品与服务功能35
2.10.4大模型特色35
2.10.5教育场景与案例35
2.11AI21 Jurassic36
2.11.1大模型简介36
2.11.2技术框架与参数36
2.11.3产品与服务功能36
2.11.4大模型特色36
2.11.5教育场景与案例36
2.12Naver HyperCLOVA37
2.12.1大模型简介37
2.12.2技术框架与参数37
2.12.3产品与服务功能37
2.12.4大模型特色37
2.12.5教育场景与案例37
2.13亚马逊Titan大模型37
2.13.1大模型简介37
2.13.2技术框架与参数37
2.13.3产品与服务功能38
2.13.4大模型特色38
2.13.5教育场景与案例38
2.14总结38
3国内通用人工智能大模型发展现状40
3.1阿里云公司通义大模型40
3.1.1大模型简介40
3.1.2技术框架与参数40
3.1.3产品与服务功能41
3.1.4大模型特色41
3.1.5教育场景与案例41
3.2北京百度网讯科技有限公司文心大模型41
3.2.1大模型简介41
3.2.2技术框架与参数42
3.2.3产品与服务功能44
3.2.4大模型特色44
3.2.5教育场景与案例45
3.3北京世纪好未来教育科技有限公司MathGPT大模型47
3.3.1大模型简介47
3.3.2技术框架与参数47
3.3.3产品与服务功能47
3.3.4大模型特色48
3.3.5教育场景与案例48
3.4复旦大学MOSS大模型48
3.4.1大模型简介48
3.4.2技术框架与参数49
3.4.3产品与服务功能49
3.4.4大模型特色49
3.4.5教育场景与案例49
3.5华东师范大学EduChat大模型50
3.5.1大模型简介50
3.5.2技术框架与参数51
3.5.3产品与服务功能51
3.5.4大模型特色51
3.5.5教育场景与案例51
3.6华为技术有限公司盘古大模型54
3.6.1大模型简介54
3.6.2技术框架与参数55
3.6.3产品与服务功能55
3.6.4大模型特色55
3.6.5教育场景与案例56
3.7科大讯飞股份有限公司讯飞星火大模型56
3.7.1大模型简介56
3.7.2技术框架与参数56
3.7.3产品与服务功能56
3.7.4大模型特色56
3.7.5教育场景与案例56
3.8上海交通大学、思必驰科技股份有限公司东风大模型58
3.8.1大模型简介58
3.8.2技术框架与参数58
3.8.3产品与服务功能59
3.8.4大模型特色59
3.8.5教育场景与案例59
3.9商汤科技公司日日新大模型59
3.9.1大模型简介59
3.9.2技术框架与参数59
3.9.3产品与服务功能60
3.9.4大模型特色60
3.9.5教育场景与案例61
3.10网易有道信息技术（北京）有限公司子曰大模型62
3.10.1大模型简介62
3.10.2技术框架与参数62
3.10.3产品与服务功能62
3.10.4大模型特色63
3.10.5教育场景与案例63
3.11西安交通大学智察大模型63
3.11.1大模型简介63
3.11.2技术框架与参数63
3.11.3产品与服务功能64
3.11.4大模型特色64
3.11.5教育场景与案例64
3.12新华三技术有限公司百业灵犀大模型66
3.12.1大模型简介66
3.12.2技术框架与参数66
3.12.3产品与服务功能66
3.12.4大模型特色67
3.12.5教育场景与案例67
3.13智谱清言ChatGLM大模型69
3.13.1大模型简介69
3.13.2技术框架与参数69
3.13.3产品与服务功能70
3.13.4大模型特色70
3.14总结70
3.14.1总体特征70
3.14.2教育应用模式71
4新型架构发展及AI Agent趋势72
4.1小模型、轻量级模型是一种重要的发展方向72
4.2AI Agent基本发展脉络73
4.2.1AutoGPT74
4.2.2斯坦福小镇78
4.2.3AutoGen80
4.2.4Semantic Kernel82
5教育通用人工智能大模型标准用例86
5.1教案生成86
5.2教学知识点提取90
5.3教学参考资料92
5.4疑难解答94
5.5心理辅导98
5.6作业/试卷批改99
5.7出测试题/答案101
5.8标题与大纲102
5.9教学质量评估104
5.10总结106
6教育通用人工智能大模型标准体系107
6.1总体框架107
6.1.1接口规范108
6.1.2监管规范108
6.1.3运行维护规范108
6.1.4安全、伦理与隐私规范108
6.2信息模型108
6.2.1模型框架109
6.2.2大模型层109
6.2.3应用层110
6.2.4外部工具池110
6.2.5外部智能体111
6.2.6大模型接口层111
6.3数据规范111
6.3.1数据集构建原则111
6.3.2数据分类框架112
6.3.3数据集112
6.3.4元数据分类113
6.4测评规范113
6.4.1测评框架113
6.4.2测评指标114
6.4.3测评维度114
6.4.4测评数据集114
6.4.5测评方法114
6.5教学应用要求115
7教育通用人工智能大模型标准体系的建设方案116
7.1指导思想116
7.2建设阶段规划116
7.2.1体系预研阶段116
7.2.2体系规划阶段116
7.2.3标准制定阶段117
7.2.4试用验证阶段117
7.2.5培训贯标阶段117
7.2.6应用推广阶段118
7.3工作机制及原则118
附录120
附录A国内公司（单位）的大模型汇总简表120
附录B国外公司（单位）的大模型汇总简表124
附录C教育通用人工智能大模型标准化工作127
附录D目前教育通用人工智能大模型标准专题组成员单位名单128
参考文献129
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